无人机智能巡检在风电光伏故障检测中的应用分析
智能识别技术在无人机电力巡检中的应用
智能识别技术在无人机电力巡检中的应用摘要：随着无人机技术的迅猛发展，智能识别技术在无人机电力巡检中的应用逐渐成为焦点。
通过搭载高精度摄像头和人工智能算法，无人机可以实现对电力设备进行自动识别和监测，快速发现潜在问题，并及时采取措施进行修复，这一应用不仅提高了巡检效率和准确性，还降低了人员风险和维护成本。
智能识别技术的引入，将为电力行业带来更加智能化、高效化的巡检方式，推动电力行业向着现代化转型迈进。
关键词：智能识别技术；无人机电力巡检；应用智能识别技术在无人机电力巡检中的应用为电力行业带来了改革性的变化。
通过利用图像识别、模式识别等人工智能技术，无人机可以自动识别电力设备的运行状态和异常问题，提高了巡检的效率和准确性，无人机的使用还避免了人员长时间在高空作业的风险，并且大幅降低了巡检成本，并且智能识别技术还可以对电力数据进行分析和预测，帮助电力公司更好地制定维护计划。
无人机电力巡检的智能化应用有望推动电力行业向更安全、高效的方向发展。
1.无人机巡检技术概述无人机巡检技术是指利用无人机进行各类巡检任务的技术手段，相比传统的巡检方法，无人机巡检技术具有高效、安全、灵活等优势，逐渐成为各个领域的重要应用之一。
传统的巡检需要人工步行或使用工具慢慢检查，而无人机可以通过空中飞行快速覆盖巡检区域，大幅度减少巡检时间，由于无人机可以在较短的时间内执行大范围的巡检任务，能够实时收集、传输和分析大量的数据，进一步提高了巡检效率。
像一些巡检任务可能存在高风险环境，例如电力设备、高压线路、石油化工设施等，利用无人机进行巡检可以避免人员接触高压、高温、有毒等危险环境，降低了操作人员的伤害和意外事故的发生概率。
由于无人机的机动性和灵活性，可以适应不同地域、不同环境的巡检需求，包括山区、户外场所、建筑物外墙等，所以能根据实际情况进行航线规划，进一步提高巡检的灵活性和自适应能力[1]。
1.智能识别技术在无人机电力巡检中的具体应用2.1高效巡检路径规划传统的电力巡检通常是按照固定的路线进行，而无人机电力巡检利用智能识别技术可以根据实时采集的数据和先进的算法，自动规划最优的巡检路径，提高巡检效率和减少能耗。
无人机智能巡检工作总结
无人机智能巡检工作总结
近年来，随着科技的不断发展，无人机技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，无人机智能巡检工作在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
无人机智能巡检工作的出现，不仅提高了工作效率，还大大减少了人力成本和安全风险。
下面我们就来总结一下无人机智能巡检工作的优势和发展趋势。
首先，无人机智能巡检工作的优势主要体现在以下几个方面：
1. 高效性，传统的巡检工作需要耗费大量的人力和时间，而无人机智能巡检可
以在短时间内完成大面积的巡检任务，大大提高了工作效率。
2. 安全性，许多巡检工作需要在高空或危险环境中进行，而无人机可以代替人
工进行巡检，避免了工作人员的安全风险。
3. 成本效益，相比传统的巡检方式，无人机智能巡检可以大大减少人力成本和
维护费用，为企业节约了大量的经济支出。
其次，无人机智能巡检工作的发展趋势也十分明显：
1. 技术不断创新，随着科技的不断发展，无人机智能巡检的技术也在不断创新，不仅在飞行稳定性和飞行时间上有所提升，还在数据处理和分析方面有了更多的突破。
2. 应用领域不断扩大，目前无人机智能巡检已经在电力、石化、交通等多个行
业得到了应用，并且随着技术的不断进步，无人机智能巡检的应用领域还会不断扩大。
3. 法律法规的规范，随着无人机智能巡检的广泛应用，相关的法律法规也会逐
渐完善和规范，为无人机智能巡检的发展提供更好的环境。
总的来说，无人机智能巡检工作在提高工作效率、降低成本、保障安全等方面都发挥着重要作用，并且在未来还有着广阔的发展前景。
我们相信，随着技术的不断进步，无人机智能巡检工作一定会在更多的领域得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。
无人机在电力线路巡检中的故障识别技术
无人机在电力线路巡检中发挥着越来越重要的作用，它能够快速、准确地识别和定位线路故障，从而为维护人员提供及时、准确的故障信息，确保电力系统的安全稳定运行。
本文将探讨无人机在电力线路巡检中的故障识别技术。
一、图像识别技术无人机搭载高清摄像头可以拍摄到电力线路的清晰图像，利用图像识别技术可以实现对故障的准确识别。
图像识别技术基于机器视觉，通过对图像的分析和处理，可以提取出线路故障的特征，如线路断裂、绝缘子损坏、导线接触等。
这种方法简单易行，但是需要准确识别图像中的各种元素，例如导线、绝缘子、杆塔等，因此对图像的质量和清晰度要求较高。
二、无线电检测技术无人机搭载无线电检测设备可以检测电力线路周围的电磁环境，从而识别出线路故障。
无线电检测技术基于电磁感应原理，通过检测线路周围的电磁场强度和频率，可以判断线路是否出现故障。
这种方法可以检测出地面上的线路故障，但是对于空中线路的检测效果较差。
此外，无线电检测设备还需要考虑干扰因素，例如电磁辐射、无线通信信号等。
三、智能算法无人机搭载智能算法可以对电力线路进行智能识别和故障定位。
智能算法包括深度学习、支持向量机、神经网络等，它们可以根据历史数据和经验，自动学习和识别电力线路的故障特征。
智能算法可以通过训练数据集，实现对电力线路故障的准确识别和定位，同时还可以对未知故障进行预测。
这种方法需要大量的历史数据和高质量的训练样本，因此对数据质量和数量要求较高。
四、综合应用无人机在电力线路巡检中的故障识别技术可以采用综合应用的方式，将多种技术手段结合起来，提高故障识别的准确性和效率。
例如，可以利用图像识别技术对地面上的线路故障进行快速识别，再利用无线电检测技术对空中线路进行检测和定位。
此外，还可以采用智能算法对历史数据进行学习和分析，提高故障识别的准确性和效率。
同时，还需要加强对无人机的维护和管理，确保其正常运行和稳定性。
总之，无人机在电力线路巡检中的故障识别技术具有重要的作用和意义，它可以提高巡检效率和质量，降低维护成本和风险。
风电场设备智能监测与故障预警研究
风电场设备智能监测与故障预警研究随着风电行业的快速发展，风电场设备的智能监测和故障预警越来越受到关注。
通过大数据分析和智能监测技术，可以实时监测风电机组的运行状况，及时预警故障，提高风电场的可靠性和经济性。
一、风电场设备智能监测的意义目前，风电场的设备监测主要采用定期巡检和维修方法，这种方法不仅费时费力，而且容易忽略一些小问题，最终导致设备的故障甚至报废。
智能监测技术的引入，能够实时监测设备的运行状况，精确预测设备的寿命和故障点，及时进行维护和更换，提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本，增加风电场的发电量和经济效益。
二、风电场设备智能监测的技术原理风电场设备智能监测的核心技术是大数据分析和机器学习。
通过采集风电机组的各项运行数据，例如转速、振动、温度、压力等，将数据传输到云端进行处理和分析，通过建立机器学习模型，进行预测和判断。
智能监测系统还可以通过传感器、摄像头等设备实现对设备外观及周边环境的监测，如果发现异常情况及时报警并处理，避免设备故障。
三、风电场设备故障预警的应用案例某风电场通过引入智能监测系统，成功实现对45台风电机组的实时监测。
系统不仅可以监测风电机组的运行状况，还可以进行实时故障预警。
在一个风电机组出现异常轴承频率的情况下，智能监测系统能够在轴承故障前一个月就进行预警。
经过维修后，该风电机组的故障率明显下降，发电量提高了2.6%，经济效益得到了显著提升。
另外，机器学习算法还可以根据历史运行数据，预测设备的寿命和维修周期，提前做好维修计划，降低维修成本。
四、风电场设备智能监测的未来趋势随着物联网技术的发展，智能监测系统将越来越成熟，监测精度也将越来越高。
同时，智能监测还将向更加自主化和智能化的方向发展，系统将会自主识别故障、自主维修和自主保养，全面提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。
另外，近年来，越来越多的风电场开始采用虚拟现实技术来进行风电场设备的运维培训和监测。
虚拟现实技术可以模拟各种场景，让运维人员更好地认识设备，提高运维效率。
无人机能源应用场景
无人机能源应用场景
无人机在能源领域有许多应用场景，以下是一些常见的例子：
输电线路巡检：无人机可以搭载高清摄像头或红外热像仪，对输电线路进行定期巡检，检查线路的状况、设备的运行情况，及时发现并修复潜在问题，提高输电线路的安全性和可靠性。
风电场巡检：无人机可以飞越风电场，对风力发电机、叶片等设备进行巡检，检查设备的运行状态、叶片的损伤情况，提前发现并处理故障，确保风电场的正常运行。
太阳能电站巡检：无人机可以对太阳能电池板、支架、电缆等设备进行定期巡检，检查设备的运行状态和损坏情况，帮助太阳能电站管理人员及时发现并解决问题，提高发电效率。
油气管道监测：无人机可以飞越油气管道，利用红外热像仪等设备对管道进行监测，检查管道的温度变化和泄漏情况，及时发现并处理问题，确保管道的安全运行。
矿山安全监测：无人机可以飞越矿山区域，对矿山的安全状况进行监测，检查矿坑、矿山设施、爆破作业等情况，及时发现并预防事故发生，提高矿山安全性。
应急抢修：在能源设施发生故障或灾害时，无人机可以快速响应，携带必要的工具和设备，进行应急抢修工作，减少故障带来的影响。
无人机在能源领域的应用可以提高能源设施的运行效率和安全性，降低管理成本和人力资源投入，对能源产业的发展起到积极的推动作用。
1。
基于人工智能的无人机电力巡检数据分析技术
基于人工智能的无人机电力巡检数据分析技术人工智能（AI）技术在各行各业都展现出了强大的应用潜力，其中之一就是无人机电力巡检领域。
随着科技的不断进步，利用无人机进行电力设备的巡检已经成为一种高效、安全且成本较低的方式。
然而，仅仅依靠无人机采集到的数据并不能充分发挥其潜力，而是需要结合人工智能技术对数据进行深度分析，从而为电力巡检提供更精准、更可靠的结果。
本文将重点探讨基于人工智能的无人机电力巡检数据分析技术。
数据采集与预处理首先，无人机在进行电力巡检时会携带各类传感器，如摄像头、红外线热成像仪等，用于采集电力设备的数据。
这些数据可能包括设备的外观图像、温度分布等信息。
然而，原始数据往往存在噪声、失真等问题，因此在进行分析之前需要对数据进行预处理。
预处理的主要任务包括数据清洗、去噪、校正等，以确保分析过程的准确性和可靠性。
特征提取与选择经过预处理的数据进入特征提取与选择阶段。
在这个阶段，我们需要从原始数据中提取出能够反映设备状态的有效特征。
这些特征可能包括温度变化趋势、设备表面的裂纹情况等。
同时，为了降低数据维度和提高计算效率，还需要对提取出的特征进行选择，选择出最具代表性和区分度的特征用于后续的分析。
模型建立与训练在特征提取与选择完成后，接下来需要建立人工智能模型对数据进行分析。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
通过训练这些模型，可以使其从历史数据中学习到电力设备的正常状态和异常状态之间的差异，从而能够对新采集到的数据进行分类和识别。
同时，为了提高模型的性能，还可以采用集成学习等技术，将多个模型组合起来进行综合分析。
结果评估与优化最后，对模型进行评估和优化是保证其性能和稳定性的关键步骤。
通过比较模型预测结果与实际情况之间的差异，可以评估模型的准确率、召回率等指标。
如果发现模型存在性能不足或过拟合等问题，可以通过调整模型参数、增加训练样本等方式进行优化，从而提升模型的整体性能。
结语基于人工智能的无人机电力巡检数据分析技术为电力行业提供了一种全新的解决方案。
无人机技术在电力巡检中的使用方法及注意事项
无人机技术在电力巡检中的使用方法及注意事项近年来，随着无人机技术的不断发展和应用，其在电力巡检领域的应用越来越广泛。
无人机技术的使用对电力巡检工作带来了巨大的便利，提高了工作效率，降低了工作风险，实现了电力设施的全面监测和维护。
本文将从使用方法和注意事项两个方面来介绍无人机技术在电力巡检中的应用。
首先，无人机技术在电力巡检中的使用方法主要包括航线规划、图像采集和数据处理等环节。
在开始巡检前，操作人员需要根据电网布局和巡检目标制定合理的巡检航线。
这要求操作人员对巡检区域的地理地形有一定了解，以保证无人机能够顺利完成任务。
在巡检过程中，无人机通过航空摄影和视频记录的方式采集巡检过程中的图像和视频信息。
将图像信息传输到地面指挥中心后，通过图像处理软件进行分析和处理，从而得出电力设施的运行状态和问题。
这些数据可以用于进一步的拍摄、评估和报告，为电力设施的管理和运维提供科学依据。
其次，无人机巡检注意事项，从飞行安全、数据隐私和合规监管方面需加以重视。
飞行安全是无人机巡检的重要保障，操作人员在选取飞行区域时，应考虑周围的障碍物与安全距离，避免与其他航空器发生碰撞。
此外，飞行时需注意气象条件，小心避免风雨天气影响飞行安全。
数据隐私问题是无人机应用面临的一个难点，尤其是在电力巡检中。
操作人员需要严格遵守相关法律法规，尊重数据所有者的权益，确保采集的数据不会被滥用。
在进行巡检任务之前，应与相关部门进行充分的沟通和协调，确保巡检合规。
合规监管方面，无人机巡检项目需要获得相关的飞行许可和巡检资质，操作人员也需要具备相关的培训和认证，以保证无人机巡检的安全和合法。
在应用无人机技术进行电力巡检时，也要注意以下几点。
首先，选用适合的机型和设备。
不同的巡检任务对无人机的要求不同，如在山区或复杂地形中巡检需选择具备较强的飞行能力和稳定性的机型。
其次，操作人员应熟悉无人机的使用手册和操作步骤，并具备相关技能和训练。
合理操作无人机，遵循飞行规范和流程，确保飞行安全。
风力发电场无人机巡检技术导则
风力发电场无人机巡检技术导则随着科技的不断发展，无人机技术在风力发电行业的应用越来越广泛。
利用无人机进行风力发电场的巡检可以大大提高效率和安全性，减少人力成本和风险。
然而，无人机巡检技术需要严格遵循一定的导则和规范，才能确保风力发电设备的安全和可靠运行。
本文将介绍风力发电场无人机巡检技术的导则，包括风力发电场巡检的重要性、导则的制定和执行、无人机巡检的流程和注意事项等内容，以期为风力发电行业的相关从业人员提供参考。
一、风力发电场巡检的重要性1.保障风力发电设备的安全运行。
风力发电设备通常设置在高海拔地区或离地较高的地方，人工巡检存在一定的风险，而无人机可以在不受地形限制的情况下进行全面巡检，发现潜在的故障隐患。
2.提高巡检效率。
传统的巡检方式需要大量人力物力，耗费时间和金钱，而无人机巡检可以在短时间内完成全面巡检，大大提高了效率。
3.减少人力成本。
利用无人机进行巡检可以减少人力投入，从而减少相关成本支出。
4.降低安全风险。
无人机巡检可以减少工作人员的高空作业风险，保障了工作人员的安全。
二、导则的制定和执行1.风力发电场无人机巡检技术导则的制定围绕风力发电场的具体情况和需求，参考相关国家标准和规定，制定科学合理的巡检技术导则。
2.结合实际情况制定相应的无人机巡检计划和方案，包括巡检内容、巡检周期、巡检流程、应急方案等内容。
3.巡检导则的执行需要明确责任人，建立相应的管理机制，确保巡检工作的实施。
三、无人机巡检的流程和注意事项1.巡检前的准备工作。
包括无人机设备的检查和调试、巡检路径的规划、风力发电设备的相关信息收集等工作。
2.巡检过程中的注意事项。
在无人机巡检过程中，需注意风力发电设备的实际运行状态，发现异常情况及时上报；在飞行过程中需注意风力等天气因素对无人机的影响，确保飞行安全。
3.巡检结束后的处理。
对巡检数据进行整理和分析，编制巡检报告，及时上报发现的问题和建议解决方案。
综上所述，风力发电场无人机巡检技术导则的制定和执行对于保障风力发电设备的安全运行、提高巡检效率和降低成本具有重要意义。
无人机智能巡检工作总结
无人机智能巡检工作总结近年来，随着科技的不断发展，无人机技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，无人机智能巡检工作成为了一种新的巡检模式，为各行各业的巡检工作带来了革命性的变革。
本文将对无人机智能巡检工作进行总结，探讨其优势和未来发展方向。
首先，无人机智能巡检工作的优势不言而喻。
相比传统的人工巡检，无人机巡检具有高效、快速、安全等诸多优势。
无人机可以在短时间内覆盖大范围的区域，不受地形地貌的限制，可以在复杂环境下进行巡检，大大提高了巡检的效率和准确性。
同时，无人机巡检过程中无需人员直接参与，减少了人员的安全风险，降低了巡检成本，提高了工作效率。
其次，无人机智能巡检工作的应用范围也越来越广泛。
无人机巡检不仅可以应用于电力、石油、化工等传统行业，还可以应用于城市管理、环境保护、农业等领域。
例如，在电力行业，无人机可以对输电线路、变电站等设施进行巡检，及时发现潜在的安全隐患；在农业领域，无人机可以对农田、果园等进行巡检，帮助农民及时发现病虫害情况，提高农作物的产量和质量。
最后，无人机智能巡检工作还有着广阔的发展前景。
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，无人机巡检将会更加智能化、自动化。
未来，无人机巡检将不仅仅是简单的数据采集和图像传输，还将具备自主飞行、智能分析、故障预警等功能，成为真正意义上的智能巡检系统。
同时，无人机巡检还将与其他技术结合，如无线充电技术、虚拟现实技术等，为巡检工作带来更多的可能性。
总的来说，无人机智能巡检工作已经成为了一种新的巡检模式，其优势和应用范围越来越受到人们的关注。
未来，无人机巡检将会继续发展，为各行各业的巡检工作带来更多的便利和效益。
无人机在变电站智能巡视中的应用
无人机在变电站智能巡视中的应用摘要：我国先进科学技术的不断提升推动了变电站的发展。
由于变电站环境复杂、场景众多、设备丰富，无人机在变电站的应用还存在一定距离，但是无人机在变电站的深度融合应用前景十分广阔。
本文论述了变电站智能巡视技术的应用现状、优势和存在的问题。
将无人机应用于变电站智能巡视中，形成无人机智能巡视系统。
关键词：无人机在变电站智能巡视中的应用引言为节省人力资源、提高变电站维护效率，变电站巡检正逐渐向智能化方向发展。
变电站巡检机器人的广泛应用在一定程度上实现了智能化巡检，但也存在着视觉盲区、巡检路径僵化等问题，从而限制了其巡检作业的精细化程度。
无人机具有灵活性强、效率高和观测距离近等优势，可以有效弥补人工和机器人巡检的不足。
变电站设备集中布置，空间间隙相对较小，加之设备之间电磁耦合性强，导致变电站设备附近电场分布比输电线路复杂得多。
设备周围空间的紧促性及电场分布的复杂性对无人机巡检安全距离提出了更高的要求。
1概述1.1智能巡视技术定义传统巡视技术以值班员按照既定路线进行巡回检查的方式进行，存在着录入效率不高、监管人员匮乏、抄表数据错误率偏高、查询数据难度大等不足之处。
随着网络技术和大数据技术的发展，巡检领域开始采用各种智能化设备来代替人工。
智能化的巡视系统是综合应用物联网技术、信息化技术、数据诊断、分析技术和集中一体化管控理念，构建一套综合监控系统，实现分布式接入多种监视子系统，对发现的缺陷和安全隐患进行综合分析，及时做出警报，提醒相关部门及时处理，并可实现与各子系统的快速、安全联动，真正做到防患于未然。
1.2无人机智能巡视优势无人机系统可根据变电站特点自主规划航线，灵活规避附近带电设备，巡视范围主要以摄像头、巡检机器人和人工巡视盲点为主，高层设备点位以设备支架、避雷针、母线及附属设备、线夹、绝缘子为重点，中层设备以设备顶部、支柱瓷瓶、本体外观为重点。
无人机动态定位精度最高可达厘米级，理论上可到达变电站内任意坐标的位置和高度。
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无人机智能巡检在风电光伏故障检测中的应用分析摘要：风电光伏系统存在布设面广、设备数量多以及故障检修任务重等一系列特点，采用传统的人工模式来实施此类设备的检修时会产生效率低下、成本高昂的缺点。
无人机智能巡检系统在此类故障检测任务中的应用可显著克服人工模式下的各种不足，以下主要研究无人机智能巡检技术的应用方法。
关键词：无人机；智能巡检；风电光伏故障检测；应用引言：风电光伏系统受到环境干扰、设备机械振动、机械磨损等因素的影响而容易出现一些故障因素。
无人机智能巡检系统的应用为此类设备的故障检修提供了便捷的条件，操作人员可借助远程操控的方式来管理无人机，借助智能巡检设备上集成的拍摄系统和信息传输系统来检测风电光伏设备上的故障点。
一、无人机智能巡检在故障检测中的价值分析风电系统以及光伏发电系统部署的位置通常处于人工作业方式难度较大的地区。
例如，国内目前最大的光伏发电站是青海塔拉滩光伏电站，其占地面积达到了609平方公里，海拔高度超过了3000m，氧气含量也不适应人活动，依靠人力来完成这一超级工程的故障检测和检修工作将是一件难度极大的事情。
位于甘肃酒泉的风力发电工程是国内具有典型代表的大型风电项目，周边环境人烟稀少。
无论是风电，还是光伏发电，其设备数量和占地面积都比较大，依靠人力开展故障检修的效率非常低下，成本也会居高不下。
无人机智能巡检能够适应各种复杂的地质环境，并且也非常高的效率自动化的查明风电和光伏设备上存在的各类故障因素，这是一种安全系数高、故障检测速度快、成本相对低廉的应用方法[1]。
二、无人机智能巡检故障识别基本模式和注意事项（一）基本设备和模式无人机智能巡检设备要具备发现、定位故障的能力，同时借助系统中集成的远程拍照装置将故障因素拍摄下来，然后在利用系统中集成的数据链将拍摄到的画面传输到远程管理平台，作为工作人员判断故障的依据。
其系统构成中包括以下几个部分，数据采集传感器、无人机、集成地面系统（用于和空中设备配合）、RTK精确定位系统（用于定位故障因素的位置）、双目视觉自动避障系统。
定位系统的精确度已经可达到非常高的水平，由设备本身的性能决定，一般可达到厘米级别。
无人机在携带各种载荷的情况下可在空中巡航一定的时长，如40min，这一点由无人机本身的性能所决定[2]。
无人机智能巡检系统的主要功能可参考表1。
表1.无人机智能巡检系统核心功能（二）无人机智能巡检系统在应用中的注意事项1.风电巡检中的注意事项无人机智能巡检系统的拍摄功能在逆光情况下会受到比较大的干扰，其拍摄到的影像资料来不利于结果的判断，此时，要根据拍摄需求调节无人机的方位，使其不受日光的干扰。
无人机智能巡检系统在拍摄的过程中不能有效识别出某些轻微的故障因素，例如叶片上存在的划痕，此时要依靠人工方式来辅助管理。
2.光伏巡检中的注意事项光伏组件的检查中重点是确认其表面是否存在热班，无人机的飞行高度以及拍摄时的光照情况对最终的结果具有重要的影响。
为了会更好的确认热班问题，在巡检的过程中要注意控制其高度。
三、风电的巡检（一）风电常见故障利用无人机智能巡检系统来检测风机系统的故障时应该明确具体巡检的故障内容，形成精确的故障目标，风电设备常见的故障情况可参考表2。
无人机自动巡检系统在检测过程中要将这些故障因素作为重点对象，因为这些故障因素大多存在于风机设备的表面部位，不属于内部线路或者机械零件的故障，通过无人机智能巡检系统就可及时发现和定位这些故障因素。
表2.风电巡检常见故障类型（二）故障识别模式无人机智能巡检模式在实际应用过程中还必须确保其检测效果与实际情况之间的一致性，因此，可先利用人工巡检的方式在众多的风机设备中选择出一批具有故障点的样本，然后利用无人机智能巡检系统检测特定区域内风机设备的具体情况，无人机系统发现的故障因素和人工巡检时发现的故障因素之间是否保持良好的一致性，这是判断无人机智能巡检设备有效性的关键。
在具体巡检操作示意图如图1所示。
图1.无人机巡检设备检测示意图四、光伏系统的故障巡检（一）光伏设备的常见故障光伏组件在长时间的运营过程中受到环境因素的影响，会出现一定的故障，常见的如光伏板表面龟裂，焊带出现故障，或者光伏板上出现裂纹损坏等。
空气中大量的粉尘颗粒物、植物的残枝、动物活动等也都会干扰到光伏板的运行状态，这些环境因素的最大危害在于会导致其在运行的过程中出现局部的温度变化，进而损坏设备，典型的危害是有些光伏板表面会出现热班。
当这一问题不能得到有效解决时，电池组件上的熔点也会因为温度的逐渐升高而烧毁，此时电池板也就完全丧失使用功能，处于报废状态了[3]。
（二）确定无人机巡检的路线和内容通过人工方式确定光伏设备常见的故障类型或者环境中存在的不利因素，形成故障巡检的主要目标，然后在此基础上确定光伏设备无人机巡检的区域和内容。
光伏设备的安装方式具有多种类型，有些贴近地面，有些则设置在建筑物的顶棚或者外侧墙体上，还有些大型的光伏发电厂将设备部署在人烟稀少但光照资源充足的戈壁沙漠地区，无人机智能巡检设备具备自动调节高度的能力，巡检时要根据设备的分布情况来确定出巡检的路线[4]。
五、无人机智能巡检系统典型设计方案（一）硬件设计方案无人机巡检系统的硬件部分主要包括无人机主体结构、无人机中的飞行控制模块以及系统中用于采集信息、拍摄照片、测量距离和定位故障的模块。
此处以系统中的测距和控制模块为主，探讨其硬件设备的构成。
该模块在工作过程中具有正常和异常两种状态，而运行状态的指示由硬件中的LED灯来完成，正常状态一般设计为绿色的LED显示，异常状态主要为红色的LED显示[5]。
无人机的控制模块中还要具备记录其飞行数据的功能，这一部分主要由集成在系统中的SD卡来实现。
无人机设备在测量距离时，主要使用基于RTK原理的设备。
（二）软件设计方案无人机智能巡检系统中的控制模块具有自动导航、转向、升降高度、拍摄照片、传递数据资料等一系列功能，而这些功能的实现与其复杂的软件信息系统具有非常密切的联系。
由于其智能化程度比较高，在系统中一般都会集成专门的微处理芯片，当系统中的硬件设备采集到飞行过程中的环境信息之后，就由这些微处理芯片自动化分析和研判无人机当前的飞行参数，及时做出姿态的调整，应用于无人机上的典型芯片为MCU[6]。
另外，无人智能巡检设备在运行过程中还要实时采集故障信息，并将其通过系统中集成的信息传输接口传递给远程的后台管理人员。
这种信息传输功能也是软件系统设计中非常重要的一个部分。
六、无人机智能巡检系统的应用案例（一）背景介绍宁夏中卫腾格太阳能公园占地面积达到了43平方公里，该光伏发电站每年的输出功率达到了1547兆瓦，由于布设在沙漠地区，人烟稀少，环境相对恶劣，动物活动也比较频繁，尤其是鸟类。
该光伏发电站在运行过程中遭遇了很多不利环境因素的制约。
具体如下：1）鸟类粪便。
该项目中将太阳能光伏板设置在沙地中，人的活动比较少，这就为动物的活动创造了非常有利的条件，鸟类经常会在光伏板上停歇，或者在飞行的过程中将粪便排泄在光伏板的表面。
2）沙地中存在大量的粉尘颗粒物和游离的砂砾，这些物质在风力的作用下会产生扬尘，并覆盖在光伏组件的表面，严重时会阻碍其正常吸收太阳能。
3）部分沙地中还生长着比较高的草本植物，尤其在光伏板下方及四周，这些荒草的遮盖作用将会影响到广发发电的效率。
（二）无人机巡检系统的应用考虑到宁夏中卫腾格太阳能公园的面积非常庞大，光伏板及其组件的数量也非常多，人工巡检的难度和成本都比较大，于是项目日常管理和运营中采用无人机智能巡检系统来提高效率和质量，该智能巡检系统的功能设计如下。
系统控制和显示端口分为两个部分，其一是APP端，其二是PC端。
该系统将无人机的航线信息、巡检任务信息以及运行过程中的各种数据实时的同步到APP端和PC端的控制设备上。
其实现的功能如下：1.实时飞行监控该巡检系统的PC端实时监控无人机的任务执行情况以及飞行数据，无人机主要采用自动巡航的模式，在PC端的控制模块中可使用手动方式来接管无人机，使其按照操作人员的意志来飞行。
无人机在巡检过程中会拍摄大量的视频画面，这些数据资料将借由APP端推送到服务器上，PC端则从这些服务器上直接访问获取数据，进而观察这些视频信息。
2.规划航线在开展巡检之前要先将光伏电站及其周边的地理、地势信息绘制成电子地图，作为开展巡航工作的主要依据。
然后将各个航点连接起来，形成单一的飞行航线。
此时所形成的飞行航线仅仅是初步的航线，操作人员还要手持移动APP，在此复合航点信息。
3.飞行管理该系统的授权形式非常严格，每一个无人机操控人员可使用的机型都系统中作出了明确的规定，每一架无人机都与一个移动APP端相对应，并且无人机和APP之间是通过账号注册联系在一起的。
七、结束语无人机智能巡检设备具有精确定位、快速拍照、信息保存和传输以及自动巡航等功能，在风电光伏系统的故障检修中可利用无人机智能巡检设备快速定位故障点，并拍摄相关照片。
这种故障巡检方式具有效率高、成本低以及环境适应性强等特点。
参考文献：[1]杨龙.风力发电机组无人机巡视检查技术研究[J].产业科技创新，2020, v.2;No.40(04):76-77.[2]王栋.基于无人机的风电叶片检测应用[J].风能，2016,000(004):82-85.[3]郎博，高春林，赵瑞.天狼星无人机在陆地风力发电场测量中的应用[J]. 北京工业职业技术学院学报，2016(4):6-9，共4页.[4]杨雪雯.基于无人机影像的INPHO航测系统在风电工程中的应用[J].科技创新导报，2015(35).[5]刘巧，吕新良，蒲路，等.基于无人机的风电叶片巡检[J].电子质量，2017(11):51-53.[6]李硕.如何利用无人机技术提升风电设备管理水平[J].企业科技与发展，2019,No.452(06):166-167.。